920

в почвах равнинной части России и стран СНГ колеблется от 100 до 4000 мг/кг почвы. В среднем этот показатель составляет около 1000 мг/кг [1, 8]. Для дерновоподзолистых кислых почв характерно высокое содержание подвижного марганца, поэтому применение марганцевых удобрений на этих почвах может иметь отрицательный эффект, так как избыток марганца вреден для растений. В какой-то степени большинство органических и минеральных удобрений содержат в своем составе некоторые количества природных примесей, которые, концентрируясь в почве, могут привести к его деградации, загрязнению сельскохозяйственной продукции и прилегающих сред, прежде всего поверхностных и подземных вод [3-5, 11]. Изучение вариации свойств почв, позволит выяснить, как значения одного показателя будут варьировать на разных частях поля, что позволит скорректировать внесение удобрений.

Цель исследований – установить содержание подвижного марганца в почвах и его зависимость от кислотности для получения адекватной модели прогноза марганца.

Объекты и методы. Исследования проводили на полях ООО «Труженик», Краснокамского района, Пермского края, где выращивали ячмень (поле № 1) и озимую пшеницу (поля № 2 и 3). Общая площадь обследуемых участков 105,4 га. Отбор почвенных образцов проводили в 2016-2017 гг. Объект – дерново-мелкоподзо- листая почва. Образцы отбирали в слое 0-20 см. по фиксированной прямоугольной сетке 100×200 м. В образцах определяли обменную, актуальную и гидролитическую кислотности (потенциометрическим методом). Определение содержания подвижного марганца проводили по ОСТ 4649-76. Математическая обработка полученных результатов проведена с использованием программ Microsoft Excel, STATISTICA 8. Картограмма подвижного марганца построена в программе QGIS

3.6.

Результаты и их обсуждение. Содержание подвижного марганца в почвах по полям находилось в диапазоне от 2,7 до 77,3 мг/кг почвы (Рис. 1).

Изменение подвижного марганца в почвах полей было значительным, коэффициент вариации составил 72%. Наибольшее варьирование признака отмечено на третьем поле (V = 67%), наименьшее – на втором (V = 45%).

Для получения модели зависимости содержания подвижного марганца от кислотности определяли обменную, актуальную и гидролитическую кислотности почвы. Анализ почвенных образцов показал, что обменная кислотность изменяется от среднекислой до нейтральной, актуальная – от кислой до сильнощелочной, гидролитическая – от нейтральной до слабокислой (Рис. 2).

Рис. 1. Картограммы распределения подвижного марганца в почвах, мг/кг

320

Примечание: Н(А) – неопределенность изучаемого явления (Нг, рНKCl, рНвод.); Н(В) – неопределенность изучаемого фактора (Mn2+); Т(А/В) – общая информативность – количество информации, поступающей от фактора В к явлению А; К(А/В) – коэффициент эффективности передачи информации от фактора В к явлению А.

На основании полученных взаимосвязей разработана адекватная модель зависимости подвижного марганца (Y) от гидролитической кислотности (х):

Y = 7,26+14,8х

Статистические показатели, доверительные интервалы и границы применения модели представлены в таблицах 4 и 5.

Таким образом, на основании проведенных исследований можно сделать следующие выводы:

1. Содержание подвижного марганца на дерново-мелкоподзолистых почвах полей ООО «Труженик» изменялось в широком диапазоне от 2,7 до 77,3 мг/кг. Коэффициент варьирования по полям составил 45-67%.

2.Выявлена прямая сильная корреляционная связь марганца от гидролитической кислотности (r = 0,76) и средняя обратная от обменной и актуальной кислотности (r = 0,70). На основании информационно-логического анализа получены близкие эффекты передачи информации по содержанию марганца от кислотности почвы, но более высокую информативность зависимости обеспечивает рН водной вытяжки.

3.Получена адекватная модель зависимости подвижного марганца от гидролитической кислотности, установлены ее доверительные интервалы и границы применения.

Литература

1.Балыкин Д.Н., Пузанов А.В. Марганец, медь, молибден и бор в почвах среднегорных котловин Алтая // Мир науки, культуры, образования. 2007. № 4(7). С. 27-30.

2.Битюцкий Н.П. Микроэлементы и растение. СПб. 1999. 232 c.

3.Водяницкий Ю.Н., Васильев А.А., Чащин А.Н., Зуев В.Ю., Дерр Н.А. Содержание тяжелых металлов в почвах пригородных участков города Чусовой // Доклады РАСХН. 2009. № 6. С. 34-36.

322

4.Грига И.И. Внутрипольное варьирование марганца в однородных условиях почвообразования. В сборнике: Молодежная наука 2019: технологии, инновации // Материалы Всероссийской научно-прак- тической конференции, посвященной 100-летию со дня рождения профессора Ю.П. Фомичева. Пермь. 2019. С. 168-172.

5.Дабахов М.В., Титов С.И. Агротехногенное воздействие на почвы крупного птицеводческого хозяйства // Плодородие. 2001. №. 3. С. 35.

6.Ер мина Д.В. Математическая модель минерального питания яровой пшеницы по результатам многолетних исследований государственного аграрного университета Северного Зауралья // Вестник Красноярского государственного аграрного университета. 2017. №. 1. С. 14-19.

7.Зубкова О.А. Динамика содержания кислоторастворимых соединений марганца в подзолистых почвах // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2015. №. 1. С. 46-52.

8.Кабата-Пендиас А., Пендиас Х. Микроэлементы в почвах и растениях: Пер. с англ. М. 1989. 439 с.

9.Макарова В.Г., Цыганов, А.Р., Мажайский Ю.А., Коновалов О.Е. Экологические и медико-социаль- ные аспекты охраны природной среды и здоровья населения. Минск, 2002. 285 с.

10.Мудрых Н.М., Самофалова И.А. Моделирование пространственной изменчивости агрохимических показателей почв в агроландшафтах Нечерноземья // Агрохимический вестник. 2019. № 5. С. 17-

11.Система мероприятий по рациональному использованию куриного помета: рекомендации / Т.Ф. Персикова, М.В. Царева. Горки, 2019. 44 с.

12.Шишков Д.Г., Мудрых Н.М. Прогнозирование моделей плодородия агродерново-подзолистой почвы // Антропогенная трансформация природной среды. 2017. № 3. С. 200-203.

N.M. Mudrykh, I.I. Griga

Perm State Agro-Technological University, Perm, Russia

INTRAFIELD VARIATION CONTENT OF MOBILE MANGANESE IN SOD-PODZOLIC SOILS AND ITS DEPENDENCE ON ACIDITY

Abstract. A strong correlation between manganese and acidity was established. Infor- mation-logical analysis has shown the close effects of the transmission of mobile manganese information from the acidity of the soil, but actual acidity provides a higher dependence informativeness.

Keywords: correlation analysis, information and logic analysis, modeling, regression equations.

References

1.Balykin D.N., Puzanov A.V. Manganese, copper, molybdenum and boron in soil of middle mountain depressions // Mir Nauki, Kul'tury, Obrazovaniya. 2007. № 4(7). P. 27-30.

2.Bityutskii N.P. Microelements and plants. St.-Pb. 1999. 232 p.

3.Vodyanitsky Yu.N., Vasiliev A.A., Chashchin A.N., Zuev V.Yu., Derr N.A. Heavy metal contents in soils of suburban area in the town of Chusovoi // Doklady Rosselkhozakademii. 2009. № 6. P. 34-36.

4.Griga I.I. Intrafield variation of manganese in homogeneous conditions of soil formation. In the collection: Youth science 2019: technologies, innovations // Materials of the all-Russian scientific and practical conference dedicated to the 100th anniversary of the birth of Professor Yu. P. Fomichev. Perm. 2019. P. 168-172.

5.Dabakhov M. V., Titov S. I. Agrotechnogenic impact on soils of large poultry farms // Plodorodiye.

2001. №. 3. P. 35.

6.Eryomina D.V. Mathematical model of mineral nutrition of spring wheat on the results of long-term research of agrarian university of Northern Urals // Bulletin of KrasGAU. 2017. №. 1. P. 14-19.

7.Zubkova O.A. Modification of acid-soluble manganese content in the podzolic soils // Agricultural Science Euro-North-East. 2015. №. 1. P. 46-52.

8.Kabata-Pendias A., Pendias H. Trace elements in soils and plants. M. 1989. 439 p.

9.Makarova V.G., Tsyganov, A.R., Mazhaysky Yu.A., Konovalov O.E. Ecological and medical-social aspects of environmental protection and public health. Minsk. 2002. 285 p.

10.Mudrykh N.M., Samofalova I.A. Simulation of spatial variability of agrochemical indicators of soils in agricultural fertilizers of the Non-Chernozem region // Agrochemical Herald. 2019. № 5. P. 17-24

11.System of measures for rational use of chicken litter: recommendations / T.F. Persikova, M.V. Tsareva. Gorki. 2019. 44 p.

12.Shishkov D.G., Mudrykh N.M. Forecasting models of fertility in agrosod-podzolic soil // Anthropogenic transformation of environment. 2017. № 3. P. 200-203.

323

УДК 502.62

Т.А. Трифонова1,2, П.С. Шутов2 1МГУ им. М. В. Ломоносова, Москва, Россия,

2ФГБОУ ВО ВлГУ им.А. Г. и Н. Г. Столетовых, Владимир, Россия e-mail: tatrifon@mail.ru, pav.shutov59@mail.ru

ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ РЕЧНОГО БАССЕЙНА ПРИ ВЫЯВЛЕНИИ АНТРОПОГЕННО-ТРАНСФОРМИРОВАННЫХ ЛАНДШАФТОВ

Аннотация. С применением материалов дистанционного зондирования Земли – космических снимков высокого пространственного разрешения спутников Landsat

– 8 ETM и Sentinel – 2, основываясь на цифровой модели рельефа (ЦМР), а также инструментария ГИС определены типы земного покрова бассейна горно-таежной реки Яйвы. В программной среде ArcGis 10.4 реализована база данных морфометрических показателей речного бассейна на уровне малых рек 3-го порядка. Идентифицированы основные морфологические элементы стоковой и водораздельной систем бассейна: внутренняя речная долина, склоновые поверхности водосбора с дифференциацией склонов по высоте (нижняя, средняя и верхняя части), водосборные воронки, дуги водоразделов и фанды. На основе созданной электронной карты растительного покрова проведен количественный анализ ландшафтной структуры бассейна. С помощью группы инструментов зональной статистики выявлено распределение площади различных морфологических элементов литоводосборных бассейнов в зависимости от высоты, уклона местности и типа растительности. Определена площадная динамика антропогенно трансформированных ландшафтов, в периодc 1988 по 2014 г. Установлено увеличение площади вырубок и антропогенных объектов, вбассейнах левосторонних притоков р. Яйвы –р. Вильвы, Чикмана и Кади.

Ключевые слова: морфометрический анализ рельефа, растительный покров, структурные элементы речного бассейна, ландшафтная структура, антропогенная трансформация ландшафтов.

Введение. В настоящее время все большее научное и практическое значение приобретают аэро- и космические съемки, и последующее дешифрирование снимков, которое дает надежный, научно-обоснованный материал, позволяет выявлять основные тенденции в динамике различных временных и пространственных параметров ландшафтов [1].

Количественные закономерности ландшафтного рисунка могут быть использованы для выявления генетических закономерностей образования и функционирования различных геосистем [2]. Именно через морфологический анализ изображения поверхности можно переходить к интерпретации происхождения и развития элементов рельефа, взаимосвязей между ними самими, геологическими и гидрологическими параметрами.

Применение ГИС-технологий и морфометрического анализа рельефа, в области геоэкологических исследований находится сейчас на начальном этапе, отсюда вытекает необходимость развития методологических аспектов информатизации в почвенно-экологических исследованиях [3, 4, 5, 6].

Цель исследования - пространственный анализ структуры речного бассейна при выявлении антропогенно-трансформированных ландшафтов.

324

Объекты и методы. Исследования проводили в литоводосборном бассейне реки Яйва, которая является левым, горно-та жным притоком реки Камы и протекает в Пермском крае. В программной среде ArcGis 10.4 на основе радарной топографической съемки Земли - SRTM 90, по созданной цифровой модели рельефа (ЦМР), произведено выделение русловой сети бассейна с границами элементарных операционно-территориальных единиц (ОТЕ), в качестве которых выступают водосборные бассейны малых рек 3-го порядка.

На основе ЦМР рассчитаны основные морфометрические характеристики для каждой ОТЕ.

Вкачестве материалов для исследования, при построении карты растительного покрова, использовались топографические карты генштаба, масштаба 1:25000

икосмические снимки Sentinel-2, высокого пространственного разрешения (10 м), сцена за 30.07.2018 и Landsat-4 ТМ сцена за 23.08.1988. Сцены обладают высоким качеством, с минимальной облачностью, без технической погрешности.

Карта бассейновой территориальной структуры разработана на базе векторной модели рельефа с высотой сечения горизонталей 25 м.

Результаты и обсуждение. Бассейн реки Яйва занимает площадь 6502 км2, длинна главной реки 304 км, средний уклон бассейна 1,850, перепад высот значительный и составляет 687 м. Бассейн обладает повышенной степенью расчлененности 0,91 км/км2. Выражена резкая асимметрия бассейна, так левая часть бассейна более выражена (коэффициент асимметрии составляет 0,9).

Территорию бассейна дренируют 12 водотоков, 8 из которых левосторонних притоков и 4 правосторонних. Наибольшая вариабельность геоморфологических показателей наблюдается в левосторонних бассейнах крайне восточной части территории – р. Чикман, Кадь, Губь. Перепад высот достигает 579 м, а уклон рек находится в интервале 4,3 - 9 м/км.

Впределах литоводосборных бассейнов рек идентифицированы основные морфологические элементы стоковой и водораздельной систем: внутренняя речная долина, склоновые поверхности водосбора, водосборные воронки, дуги водоразделов и фанды. Максимальную площадь в бассейне р. Яйва составляют водосборные поверхности (57%), на фанды приходится около 25% площади, на водораздельные дуги 10%, минимальную долю площади составляют водосборные воронки (0,3%) и внутренние речные долины (7%) (рис. 1 А).

С увеличением средней высоты местности закономерно возрастает площадь водосборных воронок. На значительных высотах, геоморфологические условия способствуют максимальной скорости денудации земной поверхности, что обуславливает проявление зон водосборных воронок, границы которых отчетливо дешифрируются по космическим снимкам. Интенсивные динамические процессы, концентрация атмосферных осадков будут способствовать большей выраженности их форм и размеров.

Таким образом, двигаясь, субпараллельно, от устья к истоку по главной реке, увеличивается средняя абсолютная высота местности с 167 до 541 м, возрастают и перепады высот 82-580 м, при этом площадь и количество водосборных воронок последовательно возрастает от 0,04 км2 до 13,4 км2 (табл. 1).

Вструктуре растительного покрова преобладают елово-пихтовые (35,5%) и елово-березовые леса (20%), на заболоченные участки, которые встречаются в основном в верховьях бассейна и речных поймах приходится 4,7% площади, вырубки

ивторичные леса составляют 6,9%, луга, пашни, горные пустоши, гольцы - 4,2%; на долю антропогенных территорий приходится 1,9% (рис. 1 Б).

325

Таблица 1

Распределение площади элементов бассейна по высоте и уклону местности

Примечание: РД – внутренняя речная долина; ВВ – водосборные воронки; ДВ – дуга водораздела; НЧС – нижняя часть склона; СЧС – средняя часть склона; ВЧС – верхняя часть склона.

Рисунок 1. Бассейн р. Яйвы

В бассейне р. Вильвы, который является самым большим по площади (1223 км2) и занимает промежуточное положение по средней абсолютной высоте местности (261 м), уклону поверхности (1,80) среди бассейнов, формирующих левобережье, преобладают антропогенные объекты, такие как: урбанизированные территории, угольные и калийные разработки, на которые приходится около 50% площади от данного класса в структуре бассейна р. Яйвы.

326

Вбассейнах, формируемых речными системами Чикман и Кадь, с максимальными морфометрическими показателями выявлены наибольшие площади вырубок. Так, в водосборе р. Чикман в 2014 году вырубки и вторичные леса занимали 138 км2 (23% от площади бассейна), по сравнению с 1988 годом, когда они составляли около 40 км2 (7% от площади бассейна), их количество увеличились на 16%.Наиболее антропогенно трансформированные ландшафты выявлены в бассейне р. Кадь, где количество рубок возросло с 21,5 км2 в 1988 году до 181,1 км2 в 2014 году (на 30% от площади бассейна) (рис. 2).

Вбассейне р. Губь и в истоках р. Яйвы на высоте более 600 м количество заболоченных территорий возрастает. Болотные ландшафты тяготеют к местам водосборных воронок, что объясняет повышенное переувлажнение этих участков. На хорошо дренированных склонах со средним увлажнением представлены крупнопапоротниковые елово-пихтовые леса, а на влажных склонах и участках с временными водотоками развита разреженная высокотравная тайга и сырые хвощовые ельники. Также заболоченность проявляется и на равнинных территориях со слабо развитой речной сетью, где дренаж недостаточен, поэтому в низовьях бассейна, широкая долина р. Яйвы преимущественно заболочена.

Рисунок 2.Динамика растительного покрова в бассейнах левосторонних притоков р. Яйвы - р. Чикман и Кадь

Произведен пространственный анализ ландшафтной структуры, при этом совмещены слои, содержащие информацию о типах растительности, элементах структуры литоводосборных бассейнов и орографических особенностях строения территории. Типы растительности распределены неравномерно в зависимости от элементов литоводосборного бассейна и абсолютной высоты местности.

Для каждого морфологического элемента литоводосборного бассейна определен характерный тип растительности.

327

Таким образом, болотные ландшафты (наибольший%) приурочены к водосборным воронкам (37%), что особенно выражается в горных условиях (верховья бассейна с преобладающими высотами 500 и более м), затем, заболоченные территории (в меньшей степени, 17%) встречаются в внутренних речных долинах. Трансформированные ландшафты (вырубки и вторичные леса) приурочены к верхним частям склонов водосборной поверхности (более 14%) и дугам водораздельной системы (около 10%). Наибольшая доля урбанизированных территорий соответствует внутренним речным долинам (3%).

Заключение. На основе общедоступных цифровых моделей рельефа (SRTM-90) произведен морфометрический анализ территории водосборного бассейна, в ходе которого дифференцированы структурные элементы стоковой и водораздельной систем. Площадь морфологических элементов речных бассейнов неравномерно распределяется по абсолютной высоте и уклону местности, обуславливая пространственную неоднородность ландшафтных структур. Определена площадная динамика антропогенно-трансформированных ландшафтов. В результате анализа динамики растительного покрова установлен рост площади вырубок, вторичных лесов и антропогенных объектов, которые формируют бассейны речных систем Вильвы, Чикмана и Кади.

Литература

1.Абдулкасимов А., Абдуназаров Р., Ярашев К.С. Применение космических снимков при ландшафтном картографировании Кураминского хребта и прилегающих равнин // Молодой ученый.2012. №3. С. 131-132.

2.Кейко Т.В., Коновалова Т. И. Ландшафтно-экологическое картографирование на основе материалов дистанционного зондирования Земли из космоса// Солнечно-земная физика. 2004. Вып. 5. С.

48-50.

3.Трифонова Т.А., Мищенко Н.В. Почвенно-продукционный потенциал экосистем речных бассейнов на основе наземных и дистанционных данных. М.: ГЕОС. 2013. 272 с.

4.Трифонова Т.А. Динамика горных бассейновых геосистем на основе распознавания их географических образов по космоснимкам // Изв. РАН. Сер. геогр. 1999. №2. С. 91-98.

5.Шутов П.С., Трифонова Т.А. Особенности формирования Бассейновой структуры малой реки // Экология речных бассейнов: Труды 9-й Междунар. науч.-практ. конф. / Под общ. ред. проф. Т.А. Трифоновой; Владим. гос. ун-т. им. А.Г. и Н. Г. Столетовых. Владимир. 2018. С. 97-104.

6.Самофалова И.А., Шутов П.С. Геосистемно-бассейновый подход как основа изучения структуры почвенного покрова // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. № 1 (147). 2017. С. 49-57.

T.A.Trifonova1,2, P.S. Shutov2

1Moscow State University named after M.V. Lomonosov, Moscow, Russia

2FSBEI HE Vladimir State University named after A. G. and N. G. Stoletov, Vladimir, Russia

Email: tatrifon@mail.ru, pav.shutov59@mail.ru

SPATIAL ANALYSIS OF THE RIVER BASIN STRUCTURE IN IDENTIFYING ANTHROPOGENICALLY TRANSFORMED LANDSCAPES

Abstract. When using the remote sensing materials – high spatial resolution satellite images Landsat – 8 ETM and Sentinel – 2, using digital elevation models (DEM) and GIS tools, the types of land cover in the basin of the«Yayva» mountain taiga river were determined. A database of morphometric indicators of the river basin at the level of small rivers is implementedin the ArcGis 10.4 software environment. The main morphological elements of the runoff and watershed systems of the basin were identified: the inner river valley, the slope surfaces of the catchment with slopes, different in height (bottom, middle and top), catchment funnels, arcs of watersheds and «Fundy».Based on the created map

328

of the vegetation cover, a quantitative analysis of landscape structure was carried out. Using the group of zonal statistics tools, the distribution of the area of various structural elements of the rivers watersheds depending on the height, slope and type of vegetation was obtained. The areal dynamics of anthropogenically transformed landscapes, period from 1988 to 2014, an increase in the felling areas and urbanized areas, the maximum felling on the basins of the «Vilva», «Chikman», «Kad» rivers systems were determined.

Keywords: morphometric analysis of relief, vegetation cover, structural elements of the river basin, landscape structure, anthropogenic transformation of landscaping.

References

1.Abulkasimov A., Abdunazarov R., Arashi K. S. Application of satellite images in landscape mapping of the Kuramin ridge and adjacent plains // Young scientist. 2012. No. 3. P. 131-132.

2.Keiko T. V., Konovalova T. I. Landscape-ecological mapping based on materials ofremote sensing the Earth from space // Solar-terrestrial physics. 2004. Vol. 5. P. 48-50.

3.Trifonova T. A., Mishchenko N. V. Soil and production potential of river basin ecosystems based on ground and remote data. M.: GEOS. 2013. 272.

4.Trifonova T. A. Dynamics of mountain basin geosystems on the basis of recognition of its geographical images from satellite images. Proceedings of the Russian Academy of Sciences.Geographical Series1999. No. 2.P. 91-98.

5.Shutov P. S., Trifonova T. A. Formation features of basin structure of the small river / / Ecology of river basins: Proceedings of the 9th internationalscientific - practical conference / Under general editorship of Professor T. A. Trifonova; Vladimir State University. A. G. and N. G. Stoletov. Vladimir. 2018. S. 97-104.

6.Samofalova I. A., Shutov P. S. Geosystem-basin approach as a basis for studying the structure of soil cover. Altai State Agrarian University’s Vestnik. No. 1 (147). 2017. P. 49-57.

УДК 631.44:528.8

А.Н. Чащин, В.П. Жижилев ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, Пермь, Россия e-mail: chascshin@mail.ru

АГРОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ТИПИЗАЦИЯ ЗЕМЕЛЬ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ

Аннотация. В работе выполнена агроэкологическая типизация земель на основе картографических материалов и данных дистанционного зондирования (ДДЗ). Выделение агроэкологических групп по ДДЗ позволяет разработать рекомендации по повышению плодородия почв только для обрабатываемых на сегодняшний день участков землепользования.

Ключевые слова: ГИС, данные дистанционного зондирования, агроэкологическая типизация.

Под агроэкологической типизацией земель понимается выделение однородных территорий по условиям возделывания сельскохозяйственных культур или близких по экологическим требованиям культур [2]. При выделении однородных территорий используют пространственные данные о почвенном покрове и рельефе. Источником пространственных данных о почве являются крупномасштабные почвенные карты, а информацию о рельефе можно получить с топографических карт или цифровых моделей рельефа (ЦМР). При этом в условиях рискованного земледелия Пермского края границы землепользований, охваченные крупномасштабной почвенной съ мкой, имеют значительную долю не используемых в сельском хозяйстве земель. Поэтому выполнение агроэкологической типизации будет актуальным только для обрабатываемых участков. Выделение этих участков выполняется на

329